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公开(公告)号：CN115955285B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202211702722.2
申请日：2022-12-29
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC: H04B17/391 , H04B3/54 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供了一种电力线载波信道的分层建模方法和装置，方法包括：采集多种终端的接入特征和拓扑变化规律；根据所述接入特征和拓扑变化规律，计算所述终端对应的电力线载波信道的评价函数；基于评价函数的经验值，将所述电力线载波信道划分为若干层；针对每一层电力线载波信道，分别通过预先训练好的共享神经网络进行建模，并实现电力线载波信道参数的层间共享；建模的结果用于配电网数据的传输。相比于现有技术，通过接入特征和拓扑变化规律计算评价函数，并基于评价函数进行分层建模，把具有相似属性的电力线载波信道划分到同一层，可以有效提高与实际电力线载波通信的适配性，构建的模型拟合空间大精度高，能支持配电网数据的实时可靠传输。
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公开(公告)号：CN119363336A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411473248.X
申请日：2024-10-22
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
Abstract: 本发明公开了一种量子密钥分发方法、装置及存储介质，其中方法包括：构建电力系统的量子通信网络，量子通信网络包括量子密钥分发节点和可信中继节点；基于量子通信网络和马尔可夫决策构建元组，基于元组对预设神经网络进行训练，得到路由决策模型；根据路由决策模型确定当前通信任务的传输链路，根据传输链路进行量子密钥分发。本发明实施例根据路由决策模型确定当前通信任务的传输链路，根据传输链路进行量子密钥分发，能够有效优化路由选择，确保量子密钥能够有效地在网络中传输，减少因链路问题导致的密钥传输失败，以及有效避免量子密钥分发过程中发生阻塞情况，从而能够有效提高量子密钥生成速率。
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公开(公告)号：CN118921084A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410933637.X
申请日：2024-07-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
Abstract: 本发明公开了一种电力线载波信号降噪方法、装置、介质及终端设备。本申请通过获取并分析电力线载波OFDM信号，将其分解为多个子载波信号，并为每个子载波确定相应的频率值。然后，利用混沌同步降噪系统，基于扰动系统稳定性原理，对这些子载波信号的特征参数进行精确识别，从而得到每个子载波的相位和幅值。最后，结合这些参数和频率值，重构出降噪后的电力线载波信号，有效提升了信号质量，从而实现了在任何场景下都能降噪。
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公开(公告)号：CN118869008A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410932363.2
申请日：2024-07-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
Abstract: 本申请公开了一种基于互相关函数的载波信号降噪方法及系统，其中方法包括：对采集的电力线载波信号进行OFDM信号特征分析，得到若干个子载波；为每个子载波生成与其同频率的参考信号，并将所述电力线载波信号和所述参考信号通过互相关函数进行计算，得到每个子载波的相位；根据每个子载波的相位，对所述电力线载波信号进行重构，得到降噪后的电力线载波信号。本申请使用互相关函数对含有噪声的电力线载波信号进行检测得到去噪声信号的相位，并根据所述去噪声信号的相位重构载波信号，完成载波信号的降噪，实现更精确、显著的降噪效果。
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公开(公告)号：CN118798045A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410932370.2
申请日：2024-07-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC: G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于终端时延的微服务容器选择方法和装置，根据响应的容器选择信号，基于多终端时延和时隙模型构建引力模型，并通过历史时延数据对初始终端引力常量网络模型进行迭代训练和参数调整，输出终端引力常量预测值，并根据该预测值将引力模型更新为时延影响力模型；求解时延影响力模型获得差异化终端引力常量，根据求解获得的差异化终端引力常量计算微服务数据处理优先度，并基于优先度进行微服务容器选择。通过时延影响力模型提高了衡量终端时延对源荷储互动性能的动态与非线性影响的准确性和全面性；将当前时刻优先度高的微服务交由计算资源更丰富的容器进行选择，提高了微服务容器选择效率、有效性以及源荷储互动性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118677860A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410931475.6
申请日：2024-07-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC: H04L47/70 , H04L41/0896 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的上下行非对称子载波聚合方法及系统，包括：实时获取若干个待映射的第一子载波的第一状态数据；将所有第一子载波的第一状态数据输入至由合作映射神经网络训练后得到的合作映射模型，并根据合作映射模型的输出，分别将各第一子载波迁入对应的上行带宽集合或者下行带宽集合，获得第二节点带宽集合；遍历每个第二节点带宽集合，获取当前遍历的第二节点带宽集合中的各第一子载波的边际贡献度和预设使用成本，然后将边际贡献度小于预设使用成本的第一子载波迁出当前遍历的第二节点带宽集合并迁入其他的第二节点带宽集合。采用本发明实施例，对子载波进行合作映射与迁移，实现对子载波的动态调度与资源分配的优化。
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公开(公告)号：CN118646447A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410931477.5
申请日：2024-07-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC: H04B3/54 , H04B17/345 , H04B15/00
Abstract: 本发明公开了一种微弱有用信号获取方法、装置、终端设备和存储介质，其中方法包括：获取干扰信号取样值；根据干扰信号取样值和预设的干扰信号指纹字典，对干扰信号取样值进行稀疏重构，得到干扰信号幅值；根据干扰信号幅值和干扰信号指纹字典，构建干扰信号模型；根据干扰信号模型，确定对应的陷波带宽，并根据陷波带宽，设计针对干扰信号的陷波滤波器；根据陷波滤波器对干扰信号取样值进行干扰信号滤除，得到微弱有用信号。本发明保障了微弱有用信号的接收，提高了电力线通信质量和信息传递的准确度。
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公开(公告)号：CN118118990A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410282807.2
申请日：2024-03-13
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC: H04W52/24 , H04W52/38 , H04W72/044 , H04W72/512 , H04W84/08 , H04B3/54
Abstract: 本发明公开了一种基于分级一致的台区聚合调控方法及装置，通过利用分布式资源集群的通信时延、调控成本和分布式资源体量，对构建的分布式资源分层聚合调控模型的一致性迭代参数进行调整，得到相邻分布式资源集群之间的协同贡献参数后，利用相邻分布式资源集群之间的协同贡献参数和各个分布式资源集群的调控成本对构建的分布式资源分层聚合调控模型进行一致性迭代，得到各个分布式资源集群的调控功率和一致性时延，根据各个分布式资源集群的一致性时延进行分布式资源转移，进而重新计算各个分布式资源集群的最终调控功率，实现了低压台区分布式资源的高效调控和各集群间分布式资源的高效转移，提高了分布式资源集群调控的效率。
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公开(公告)号：CN117318759A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311253171.0
申请日：2023-09-26
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
Inventor： 施展
IPC: H04B3/46 , G06N5/04 , H04B3/54 , G10L21/0272
Abstract: 本发明公开了一种低压台区电力线宽窄带耦合噪声测试分离方法和系统，包括：获取低压台区电力线宽窄带耦合噪声测试数据，分别计算各所述低压台区电力线宽窄带耦合噪声测试数据的时域、频域和能量域指标；将各所述时域、频域和能量域指标分别代入小波胶囊波动均方值函数,得到多域最佳估计值；获取所有待分离宽窄带耦合噪声数据中的多域数据，并分别与多域最佳估计值进行综合加权关联推理，得到综合加权关联推理值序列；对所述综合加权关联推理值序列中的最大值对应的待分离宽窄带耦合噪声数据进行时频域噪声滤除，得到噪声分离后的时域数据和频域数据。本发明实现了更准确地分离低压台区电力线中宽窄带耦合噪声。
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公开(公告)号：CN117290703A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311257948.0
申请日：2023-09-26
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC: G06F18/213 , G06F18/23 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种包含高比例电力电子运行的载波噪声识别方法与系统，采集电力线载波测试噪声数据，利用自组织映射神经网络对电力线载波测试噪声数据进行特征提取，得到多维特征数据，利用多维特征数据计算得到多维噪声特征逼近残差，再根据多维噪声特征逼近残差确定自组织映射神经网络的活跃神经元数量，根据活跃神经元数量对多维特征数据和多维噪声特征库进行聚类匹配，得到噪声识别结果，其中，多维噪声特征库通过利用超自然螺旋进化方法对电力线载波测试噪声样本数据进行特征提取构建得到的，本方法通过利用多维噪声特征逼近残差结果计算对自组织映射神经网络中的参数进行动态改进，提高了电力线噪声识别速度。
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